隨著線上購物需求量的增加和智能化時代的到來，倉儲物流行業(yè)得到了飛速發(fā)展。倉儲物流整個過程包括打印訂單、揀貨、合并貨筐、配貨、掃描檢驗、掃描包裹、分揀、移動包裹、訂單發(fā)貨等，各個環(huán)節(jié)都需要大量的人工和自動化設備，運營成本較高。

AI機器視覺可極大程度上緩解各個過程對人工和自動化設備的依賴，依靠AI機器視覺就能完成對貨物到貨檢驗、入庫、出庫、調撥、移庫移位、庫存盤點等各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進行自動化數(shù)據(jù)采集，優(yōu)化倉庫管理。

AI機器視覺的倉儲物流各環(huán)節(jié)應用：

在訂單打印環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)方式需要人工手動打印訂單，不僅效率低下，還容易出現(xiàn)錯誤。而通過引入AI機器視覺技術，可以實現(xiàn)自動識別訂單信息，自動打印訂單，大大提高了效率和準確性。

在揀貨環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)方式需要人工根據(jù)訂單信息到倉庫中尋找商品，不僅耗費時間和人力，還容易出錯。而通過引入AI機器視覺技術，可以實現(xiàn)自動識別貨物信息，快速定位貨物位置，提高揀貨效率和準確性。

在配貨環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)方式需要人工根據(jù)訂單信息進行配貨，不僅效率低下，還容易出現(xiàn)錯誤。而通過引入AI機器視覺技術，可以實現(xiàn)自動識別貨物信息，快速完成配貨，提高效率和準確性。

在掃描檢驗環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)方式需要人工對貨物進行逐個掃描檢驗，不僅效率低下，還容易出現(xiàn)漏檢、錯檢等問題。而通過引入AI機器視覺技術，可以實現(xiàn)自動識別貨物信息，快速完成掃描檢驗，提高效率和準確性。

在分揀環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)方式需要人工對貨物進行分揀，不僅效率低下，還容易出現(xiàn)錯誤。而通過引入AI機器視覺技術，可以實現(xiàn)自動識別貨物信息，快速完成分揀，提高效率和準確性。

在庫存盤點環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)方式需要人工對貨物進行逐個盤點，不僅效率低下，還容易出現(xiàn)錯誤。而通過引入AI機器視覺技術，可以實現(xiàn)自動識別貨物信息，快速完成庫存盤點，提高效率和準確性。

虛數(shù)科技DLIA利用深度學習算法框架結合自主研發(fā)的倉儲物流視覺檢測模型成功實現(xiàn)了倉儲物流各個環(huán)節(jié)的視覺檢測，用戶只需通過在線標注、訓練的方式，進行自定義學習便實現(xiàn)復雜場景下的識別檢測，其識別率最高可達99.99%。AI視覺技術在倉儲物流行業(yè)的應用可以極大地提高效率和精度，降低運營成本，實現(xiàn)智能化、自動化的倉庫管理。